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/cache”目录下的数据生命周期与训练作业生命周期相同，当训练作业运行结束以后“/cache”目录下面所有内容会被清空，腾出空间，供下一次训练作业使用。因此，可以在训练过程中将数据从OBS复制到“/cache”目录，然后每次从“/cache”目录读取数据，直到训练结束。训练结束
标注多个标签，是否可针对一个标签进行识别？ 数据标注时若标注多个标签进行训练而成的模型，最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签，建议单独训练识别此标签的模型使用，并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题： Standard数据管理
KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中，使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法： 方法1：使用常用框架自行编码开发模型，支持“多边形”标注的数据集。 方法2：修改数据集，使用矩形标注。然后再启动训练作业。 父主题：
在VS Code中上传下载文件 在VS Code中上传数据至Notebook 不大于500MB数据量，直接复制至本地IDE中即可。 大于500MB数据量，请先上传到OBS中，再从OBS上传到云上开发环境。 操作步骤 上传数据至OBS。具体操作请参见上传文件至OBS桶。 或者在本地VS
nstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
storage,'obs://dyyolov8/yolov5_test/yolov5-7.0/datasets') 父主题： 训练过程读取数据
--net=bridge \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4
found。 原因分析 该报错信息表示验证集中有label在训练集中不存在，可能由于在发布数据集版本进行数据切分时，训练集比例填写为0导致发布的数据全部为验证集，所以出现上述报错。 处理方法 重新发布数据，切分比例为0.8 或者0.9重新创建训练作业进行训练。 父主题： 训练作业运行失败
合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。 操作步骤 参考标注图像分类数据章节，确保您的数据已全部完成标注。 在新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继
GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导 训练业务迁移到昇腾设备场景介绍 训练迁移快速入门案例 迁移环境准备 训练代码迁移 PyTorch迁移精度调优 PyTorch迁移性能调优 训练网络迁移总结 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理
下载或读取文件报错，提示超时、无剩余空间 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错： 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时，有些节点的docker base size配置未生效，容器内“/”根目录空间未达到50GB，只有默认的10GB，导致作业训练失败。
1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch
<>=&"'特殊字符。 email String 标注成员邮箱。 role Integer 角色。可选值如下： 0：打标者 1：审核者 2：团队管理者 3：数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下： 0：未发送邀请邮件 1：已发送邀请邮件但未登录 2：已登录 3：标注成员已删除
后，不会被保存。存储在“/home/ma-user/work”目录下的数据，在Notebook实例停止或重启后，会被保留。 为避免重启，请勿在开发环境中进行重型作业训练，如大量占用资源的作业。 父主题： 数据存储
WorkerTask 参数 参数类型 描述 create_time Long 团队标注成员任务创建时间。 dataset_id String 成员任务关联的数据集ID。 dataset_type Integer 团队标注成员任务标注类型。 email String 团队标注成员邮箱。 email_status
创建项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？ 在创建项目时需要选择训练数据路径，本章节将指导您如何在选择训练数据路径时，快速创建OBS桶和OBS文件夹。 在创建自动学习项目页面，单击数据集输入位置右侧的“”按钮，进入“数据集输入位置”对话框。 单击“新建对象存储服务（OBS）桶”，进入
ModelArts标注完样本集后，如何保证退出后不再产生计费？ 标注样本集本身不计费，数据集存储在OBS中，收取OBS的费用。建议您前往OBS控制台，删除存储的数据和OBS桶，即可停止收费。 父主题： 计费FAQ
type: ‘list’。 原因分析 可能由于使用了多标签分类导致（即一个图片用了1个以上的标签）。 处理方法 使用单标签分类的数据集进行训练。 父主题： 数据集问题导致训练失败
com/repository/pypi/simple 图4 安装resnet依赖 准备数据集。 本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集，下载数据集并解压数据到工程目录。新建dataset文件夹，将解压后数据集保存在dataset文件夹下。 图5 准备数据集 配置PyCharm解释器和入参。 单击右上角“Current
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